PURDUE团队在数据集上进行了广泛的测试，查看了这一点脑活动在一项研究中，受试者看了一系列的图片。每个人在观看图像时都戴着一顶装有数十个电极的帽子。这种测量技术被称为脑电描记法或eeg，可以提供有关脑活动的信息，原则上可以用来读取思想，“普渡工程学院电脑工程教授Jeffrey Mark Siskind说。”问题是他们在某种程度上使用了脑电图数据集本身被污染。在没有随机化图像的情况下进行该研究，因此研究人员能够通过阅读所包含的时间和订单信息来判断正在看到的图像脑电图而不是解决从脑电波解码视觉感知的真正问题。”
Purdue研究人员最初在无法从自己的测试中获得类似的结果时开始质疑数据集。这是他们开始分析以前的结果并确定缺乏随机化污染数据集。
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“这是在跨学科研究领域工作的挑战之一，”助理教授Hari Bharadwaj表示，普渡湖工程学院联合任命，卫生和人类科学学院。“重要的科学问题往往需要跨学科的工作。捕获是，有时，在一个领域培训的研究人员并不知道将他们的想法应用于另一个领域时可能发生的常见陷阱。在这种情况下，事先工作似乎有遭受AI /机器学习科学家之间的断开和神经科学家众所周知的陷阱。“
普渡大学的研究小组回顾了使用该数据集进行任务的出版物，例如物体分类、迁移学习和通过脑电图测量的脑源表征生成描绘人类感知和思维的图像。“一个人是否能通过大脑电活动读懂另一个人的思想这个问题非常有道理，”罗尼·威尔伯(Ronnie Wilbur)说，他是普渡大学健康与人文科学学院(Purdue’s College of Health and Human Sciences)和文学院(College of Liberal Arts)的联合任命教授。“我们的研究表明，需要一种更好的方法。”
该研究发表于IEEE模式分析与机器智能汇刊。
来源:普渡大学
